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An application of topological graph clustering to protein function prediction

拓扑图聚类在蛋白质功能预测中的应用

基本信息

DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
arXiv.org
影响因子：
--
通讯作者：
Danielle O'Donnol
中科院分区：
文献类型：
--
作者： R. S. Bowman;Douglas R. Heisterkamp;Jesse Johnson;Danielle O'Donnol研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

We use a semisupervised learning algorithm based on a topological data analysis approach to assign functional categories to yeast proteins using similarity graphs. This new approach to analyzing biological networks yields results that are as good as or better than state of the art existing approaches.
我们使用一种基于拓扑数据分析方法的半监督学习算法，通过相似性图为酵母蛋白质分配功能类别。这种分析生物网络的新方法所产生的结果与现有最先进的方法一样好，甚至更好。
参考文献（1）
被引文献（0）
Normalized cuts and image segmentation
DOI：
10.1109/cvpr.1997.609407
发表时间：
1997-01-01
期刊：
1997 IEEE COMPUTER SOCIETY CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINGS
影响因子：
0
作者：
Shi, JB;Malik, J
通讯作者：
Malik, J

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Danielle O'Donnol
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